个人贷款是商业银行的传统业务，但近年来随着大数据、人工智能等科技的快速发展，以蚂蚁金服、微众银行等为代表的科技型企业采取大数据、人工智能等技术对个人贷款客户进行风险分析并发放贷款，但商业银行对个人贷款客户的风险分析仍以传统的方式为主。商业银行作为我国金融服务的传统主力军，应当与时俱进，积极利用先进的科技信息手段创新个人贷款客户的风险分析方法，增强管理的系统性、专业性、技术性，以科技引领风险管理，以适应日新月异的竞争形势，更好地为国民经济服务。
　　本文从我国商业银行目前个人贷款风险分析仍主要依托传统分析方法，对大数据及人工智能技术运用方兴未艾的现状出发，提出了商业银行在个人贷款客户风险分析方面可以探索以人工智能和大数据作为方向重新构建新型的风险分析模型的新理念，并创新性地构建了商业银行基于BP神经网络的个人贷款客户信用风险分析模型，进一步以C商业银行的六万余条真实数据作实证分析。主要研究内容如下：
　　一、重新审视商业银行个人贷款客户风险分析理论研究及实践情况
　　本文通过查阅文献等方法对目前我国商业银行个人贷款客户信用风险分析的基本理论和观点，及采用的主要方法进行回顾总结，对既往学者在商业银行个人贷款客户风险分析方面的研究成果和创新点进行了梳理，同时结合我国人工智能、大数据方面在个人贷款分析风险领域的理论及运用情况，在此基础上提出了我国商业银行目前个人贷款客户信用风险分析方法较为传统，可积极探索利用人工职能、大数据等科技信息手段进行创新的观点。
　　二、更新既有的商业银行个人贷款客户风险分析理念
　　作为传统的金融机构，商业银行虽然在新信息技术方面有所探索，但相比新兴的互联网企业仍运用不足，尤其在个人贷款客户的信用风险分析方面仍主要采用较为传统的分析方法，目前仍主要采取的是“5C”分析法、财务比率分析法和Z积分模型等进行风险评估，而在人工智能和大数据方面的探索有限。本文从大数据的视角出发，提出了商业银行应依托自身的大数据资源，更新个人贷款客户信用风险分析的理念，逐步从传统的分析方法过渡到以大数据和人工智能为主的分析思路上来，提升商业银行的风险管理水平。
　　三、创新地构建了BP神经网络的个人贷款客户信用风险分析模型，并以C农商银行为例进行了实证研究
　　本文以C农商银行个人贷款客户的6万多条真实数据为样本，对BP神经网络对个人贷款客户的风险识别和度量进行了实证分析。样本量较为丰富，具有较好的科学性，为我国商业银行在个人贷款客户信用风险分析方面提供了相关建议和参考。
　　本文的主要创新点和贡献在于，比较系统地梳理和总结了商业银行个人贷款信用风险分析的理念和方法，目前我国学术界针对商业银行利用BP神经网络法个人贷款客户信用风险分析方面仍处于探索阶段，本文在该领域的研究和探索为商业银行在大数据时代如何寻求自身在个人贷款业务领域的发展方面提供了参考和建议。